그간 광고계에 접목된 AI 기술은 Targeting이나 개인화, 최적화 등 레버리지에 연관된 것이었습니다. 최근 생성 AI 기술이 발전하면서 광고/마케팅 분야의 메인 영역인 창작 분야로 그 쓰임이 확대되고 있습니다. ChatGPT를 비롯해 midjourney, stable diffusion 등 생성 AI는 텍스트 입력만으로도 적절한 이미지와 카피라이팅, 영상을 만들어주는 마케팅 크리에이티브의 자동화를 이룰 수 있다는 기대를 현실로 만들어 주었습니다.광고 분야에서 AI 서비스로 특화시킨 국내 스타트업의 등장 역시 눈에 띄고 있습니다.
미국에서는 이미 AI를 통해 특정 고객에게 맞춰진 제목을 자동으로 정하고, 적절한 시간을 찾아 마케팅 이메일을 보내는 솔루션은 꽤나 대중화 되어 있습니다. 뉴욕타임즈는 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 학습 방식을 모방하는 인공지능과 머신러닝이 수년 동안 조용히 광고를 발전시켜 왔다고 주장했습니다. 한 광고 대행사는 고객이 광고 문구를 작성하고, 검색 엔진에서 프로필 노출을 높여주는 전문 인공지능 툴을 기반으로 업계에서 두각을 드러내기도 했죠.
AI 마케팅 벤치마크에 대한 통계에 따르면, 마케팅 담당자의 61.4%가 마케팅 활동에 AI를 활용해본 적이 있다고 합니다. 또한 19.2%의 마케팅 담당자들이 AI 기반 캠페인에 마케팅 예산의 40% 이상을 지출했다고 하죠. 54.5%의 현직 종사자들이 AI가 마케팅 활동을 크게 향상시킬 가능성이 높다고 답변했습니다.
그러나 AI의 빠른 발전에도 광고/마케팅업계에서 느끼는 한계 또한 존재합니다. 이 글에서는 광고/마케팅 영역에서 AI를 활용하는 방법과 적용된 기술, 사용 사례, 필요한 이유와 한계 및 극복 방안에 대해서 소개합니다.
마케팅/광고 AI가 중요한 이유
AI 마케팅 트렌드
가트너의 보고서에 따르면, 2025년까지 마케팅 프로세스의 80%가 AI 기술을 사용해 자동화될 것이라고 합니다. 마케팅 업계에서 AI가 널리 적용된 이유는 프로세스를 자동화하고 고객 경험을 개인화화며, 투자 수익률(ROI)를 극대화할 수 있기 때문입니다. AI 마케팅은 마케팅 프로세스를 간소화하고 마케터가 전략적이고 창의적인 업무에만 집중할 수 있도록 지원함으로써 업계를 혁신시키고 있습니다. 2023년 인플루언서 마케팅 허브의 AI 마케팅 설문조사에 의하면, 응답자의 61.5%가 마케팅 운영에 AI를 사용했거나 사용 중인 것으로 나타났죠.
광고/마케팅은 어떻게 AI의 영향을 받고 있을까?
광고 및 마케팅 분야에서 AI가 적용된 영역을 살펴보면 다음과 같습니다.
초개인화된 콘텐츠
AI 기반 도구는 제품 설명이나 소셜 미디어 게시물, 블로그 기사 등의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 도구는 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 타겟 고객에게 흥미롭고 관련성 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이외에도 광고 카피를 만들거나 시각적 광고 크리에이티브를 만들 수 있습니다.
광고/마케팅 업계가 ‘개인화’ 키워드에 주목하는 이유는 간단합니다. 과거 매스미디어의 시대에서는 대중들이 노출되는 미디어의 숫자가 많지 않았고 마케팅과 PR에 투자하는 회사의 숫자가 많지 않았기 때문에 강력한 Key message를 얼마나 많이 Reach하고 Frequency를 높이는지가 중요했습니다. 하지만 모바일이 대중화된 지금은 인플루언서 1명이 하나의 미디어라고 할 만큼 그 숫자는 많아졌고, 사람들의 관심사는 파편화 되었으며 라이프 스타일은 무수히 많은 숫자로 다양해 졌기 때문에 개인 한 명의 구매 여정 (Consumer Decision Journey)에 따라 Personalized message와 완벽히 targeting된 media 선택과 관리가 매우 중요해 졌습니다.
이에 따라, 마케팅 크리에이티브는 고객 세그먼트와 미디어의 성격에 따라 수만 가지로 분화되었고, 이를 생산하는 작업은 과거의 사람이 직접 하는 방식으로는 감당할 수 없는 상황이 되었습니다. 이 때 AI를 이용한다면, 개인화 마케팅은 고객의 특정 행동 습관이나 위치 정보를 분석해 맞춤화된 메시지를 만들고 노출과 최적화를 자동으로 진행할 수 있게 됩니다. 이미 비슷한 상품이 차고 넘치는 상황에서, 제품의 USP를 강조하기 보다는 고객 경험을 더욱 특별하게 만드는 개인화 마케팅이 중요해진 시대의 변화도 영향을 미쳤다고 할 수 있죠.
예측 분석과 광고 타겟팅
AI의 예측 분석 기능은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고, 마케팅 캠페인에 최적화를 가능하게 만들 수 있습니다. 고객 반응 예측은 고객이 관심을 가질 가능성이 가장 높은 제품을 분석하고, 구매 전환을 위한 여러가지 trigger를 주는 실험을 통해 비슷한 고객들의 행동을 예측하는 데에 사용됩니다. 또한 유사한 행동을 보이는 잠재 고객 세그먼트를 찾고 이들을 위한 전환 기회를 찾아, 마케팅과 광고의 효과를 높일 수 있는 데이터를 구축할 수 있습니다.
이러한 AI 기반 광고 타겟팅을 통해 머신러닝 알고리즘을 사용하여 광고 캠페인에 가장 효과적인 타겟 오디언스를 식별할 수 있습니다. 고객 데이터를 분석하여 실제 전환으로 이어질 가능성이 가장 높은 고객의 패턴과 행동을 식별하는 것입니다. 물론, 이러한 예측 분석의 정확도는 기업 또는 브랜드가 보유한 1st party data의 품질에 따라 달라질 수 있습니다.
마케팅 자동화 및 챗봇
마케팅 자동화 도구는 하나의 팀이 하던 업무를 이제 마케터 1명이 가능하게 만들고 있습니다. 고객의 행동에 맞춰 자동으로 마치 사람이 직접 쓴 듯 완전히 개인화 된 푸쉬 메시지나 이메일을 발송하거나 고객이 매장이나 웹사이트를 떠난 이후에도 주기적으로 resurrection (휴면고객을 다시 액티브 유저로 만들기 위한 액션)을 만들 수도 있습니다. 또한 B2B의 경우에는 단순한 자동화 도구에서 청구서 발송과 같은 수동적인 작업만을 수행했던 것을, AI가 적용됨에 따라 발송된 문서 속의 오류를 인지하고 수정 요청 등의 의사결정까지 함께 내릴 수 있습니다.
AI 챗봇은 최근 가장 인기 있는 AI 마케팅 툴 중 하나입니다. AI 챗봇을 통해 기업은 사람이 근무할 수 없는 시간대에도 즉각적인 CS, 고객 지원이 가능할 뿐 아니라 단순히 봇과 대화하는 경험을 넘어 마치 사람과 대화하는 것처럼 전문성있는 문제 해결까지 제공할 수 있습니다. 또한 고객이 자주 묻는 질문에 답변할 수 있도록 프로그래밍하여, 단순 응대에 시간을 써야 할 고객지원팀의 업무 부담을 줄여줄 수 있습니다.
음성 검색 최적화
Siri와 Alexa와 같은 음성 어시스턴트는 이미 대중에게 익숙해진 만큼, 기업들은 음성 검색 최적화에 관심을 가지게 되었습니다. AI 기반 음성 검색은 기존의 UX와는 다르게 사람의 일상적인 행동에 최적화된 경험에 기초하여, 고객이 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 도울 수 있습니다.
마케팅/광고 AI 솔루션
2023 AI Marketing Market Map
AI 기반 마케팅 소프트웨어는 마케팅 산업에 급속한 변화와 파괴적인 영향을 미치고 있습니다. 예측 분석과 챗봇부터 콘텐츠 생성 및 최적화에 이르기까지, AI는 기업이 고객과의 상호작용을 진행하고 비즈니스 결과를 이끌어내는 방식을 전면적으로 변화시키고 있습니다. 아직 극복해야 할 도전 과제들이 존재하지만, AI 마케팅의 잠재력은 매우 크다고 볼 수 있습니다. 이러한 도구를 효율적으로 활용하는 기업들은 점점 더 경쟁력이 강화되는 디지털 시장에서 유리한 위치를 차지할 수 있게 될 것입니다.
마케팅/광고 AI에 활용되는 기술
- 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)
자연어 처리는 인간의 언어를 이해하고 해석하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기술입니다. 광고업계에서는 NLP를 활용하여 고객의 텍스트 데이터(예: 소셜 미디어 게시물, 리뷰 등)를 분석하고, 감정 분석, 키워드 추출, 주제 모델링 등을 수행하여 소비자의 요구와 성향을 파악하거나 광고 캠페인의 효과를 평가합니다. - 생성 모델 (Generative Models)
생성 모델은 주어진 데이터로부터 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술입니다. 예를 들면 GAN(Generative Adversarial Network)은 실제와 유사한 가짜 이미지 생성에 사용됩니다. 광고 업계에서는 이러한 생성 모델들을 활용하여 창의적이며 독창적인 디자인 요소나 극대화된 시각적 효과로 유효성 있는 광고 캠페인 작성에 활용할 수 있습니다. 다양한 이미지 생성 모델들은 광고 이미지를 제작하는 시간과 비용은 줄이고, 자유롭게 창의적인 아이디어를 도입할 수 있다는 점이 마케터들의 주목을 받고 있습니다. - 이미지 및 비디오 인식 (Image Segmentation and Video Recognition)
이미지 및 비디오 인식은 컴퓨터가 시각적 데이터(이미지 또는 비디오)를 이해하고 분류하는 기술입니다. 광고 업계에서는 이미지나 비디오 콘텐츠에 대한 자동 태깅, 상품 인식, 얼굴 감지 등을 통해 정확한 타겟팅이나 개인화된 광고 전략을 구현할 수 있습니다. - 추천 시스템 (Recommendation Systems)
추천 시스템은 사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 해당 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 마케팅과 IT 프로덕트 기획자, 개발자는 과거 구매 이력이나 온라인 동작 데이터를 바탕으로 개인화된 제안이나 상품의 메타데이터를 통해 유사한 상품을 추천함으로써 고객 경험과 구매율을 개선할 수 있습니다. - 음성 인식 (Speech Recognition)
음성 인식은 컴퓨터가 사람의 음성 명령이나 발화를 이해하고 변환하는 기술입니다. 광고 업계에서 음성 인식 기능은 음성 검색, 음성 액션 실행 등 다양한 마케팅 전략에 활용됩니다. 이외에도, Text-To-Speech로 LLM(Large Language Model)이 만든 스크립트를 음성으로 만들어 비디오 등에 삽입하는 방식도 활용되고 있습니다.
마케팅/광고 AI 인공지능 적용 사례
Meta
Meta는 광고주를 위한 AI 기반 도구를 개발하고 있으며, 이를 테스트하기 위한 공간으로 AI 샌드박스를 마련했습니다. AI 샌드박스는 텍스트 변형, 배경 생성, 이미지 아웃크로핑과 같은 도구를 제공하며, 광고의 텍스트, 이미지, 영상을 보다 효과적으로 만들어줍니다.
Meta는 AI 샌드박스를 통해 광고주들이 AI 기반 도구를 쉽게 활용하고, 더 나은 광고 성과를 거둘 수 있도록 지원하고자 합니다. AI 샌드박스는 현재 소수의 광고주를 대상으로 베타 테스트 중이며, 향후 더 많은 광고주에게 공개될 예정입니다.
AI 샌드박스의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 텍스트 변형: 광고의 텍스트를 보다 매력적이고 효과적으로 바꿔줍니다.
- 배경 생성: 광고의 배경을 자동으로 생성하여 광고의 창의성을 높여줍니다.
- 이미지 아웃크로핑: 광고에 사용할 이미지를 자동으로 자르고 편집하여 광고의 완성도를 높여줍니다.
Meta는 AI 샌드박스를 통해 광고 효율 향상을 기대하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 도구를 통해 광고 제작 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 광고 성과를 개선하고 광고 제작 및 관리 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.
Coca-cola
2023년 3월, 코카콜라는 자사 블로그를 통해 OpenAI의 GPT-4와 DALL-E, Midjourney와 같은 이미지 생성 AI를 결합한 인공지능 플랫폼 ‘Create Real Magic’ 캠페인의 런칭 소식을 알렸습니다. 공개 소식과 함께 코카콜라의 상징적인 브랜드 디자인을 활용해 독창적인 작품을 만드는 콘테스트를 열었는데요. 코카콜라 고유의 윤곽 병과 문자 로고, 코카콜라의 아이덴티티인 산타클로스나 북극곰 등 자사의 광고 아카이브에 있는 수십 가지 브랜드 요소를 활용해 AI 기반 창작물을 만드는 대회입니다.
코카콜라의 글로벌 최고 마케팅 책임자는 인터뷰를 통해 “코카콜라는 아직 AI의 잠재적 영향력을 평가하는 초기 단계에 있다”고 설명했습니다. 하지만 크리에이트 리얼 매직 캠페인은 Generative AI가 마케팅 분야에서 얼마나 빠르게 주목 받고 있는지 보여주는 사례라고 해도 과언이 아닙니다. 코카콜라의 캠페인 역시 AI를 사용해 아이디어를 테스트하고, 이를 빠르게 적용하고자 하는 회사의 움직임을 보여주는 첫 걸음이었죠.
1st party data는 기업이 고객 또는 사용자로부터 직접 수집하는 데이터입니다. 예를 들어 이름이나 이메일 주소, 전화번호나 웹사이트 활동, 소셜미디어 상호작용 등이 포함됩니다. 자사 데이터는 가장 정확하고 신뢰할 수 있기 때문에 다양한 비즈니스에서 가장 가치 있는 데이터 유형으로 꼽힙니다. 또한 브랜드가 판매하는 제품 및 이러한 제품을 구매하는 고객과 직접 관련된 데이터일 뿐만 아니라, 그 어떤 다른 기업에게도 없는 고객 데이터로 불립니다.
기업과 브랜드에 대한 점점 더 높아지는 사용자의 기대치와 전 세계의 데이터 규제 준수 등의 배경으로 인해, First party data의 활용은 그 어느 때보다도 중요해졌습니다. 따라서 광고/마케팅 업계 종사자들은 긴밀한 협력을 통해 소비자 데이터를 안전하게 활용하여 가치를 창출하는 데에 집중하고 있습니다.
Google은 머신 러닝을 사용하여 사용자의 검색 기록, 웹사이트 탐색 활동, 구매 기록에서 패턴을 식별할 수 있습니다. Google은 이러한 패턴을 식별한 후 이를 사용하여 사용자가 다음에 무엇을 할 가능성이 높은지 예측할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 특정 제품에 대한 정보를 검색한 이력이 있는 경우 Google은 해당 사용자가 해당 제품에 관심을 가질 가능성이 높다고 예측할 수 있습니다. 그러면 Google은 이 정보를 사용하여 사용자에게 관련 광고 또는 제품 추천을 표시할 수 있습니다.
또 다른 방법은 딥 러닝을 사용하여 개인의 행동을 높은 정확도로 예측할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 예를 들어, Google은 딥 러닝을 사용하여 사용자가 특정 광고를 클릭하거나 구매할 가능성이 높은지 예측할 수 있는 모델을 만들 수 있습니다.
마케팅/광고 AI 인공지능의 한계와 극복 방법
한계
AI는 고객의 행동 데이터를 분석하여 고객의 관심사와 니즈를 더 잘 이해할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 기업은 고객에게 더 관련성 높은 콘텐츠와 캠페인을 제공할 수 있습니다. 또한, AI는 마케팅 프로세스를 자동화하여 마케터의 업무 효율성을 높이고, 마케팅 성과를 측정 및 개선하는 데에도 도움이 됩니다.
그러나 AI 마케팅/광고에도 몇 가지 한계가 있습니다.
데이터의 품질과 양
AI는 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 발견하고 예측을 수행합니다. 따라서 데이터의 품질과 양이 AI 성능에 큰 영향을 미칩니다. 불충분하거나 부정확한 데이터는 잘못된 예측이나 편향된 결과를 초래할 수 있습니다.
또한, 데이터의 양이 부족하면 AI가 정확한 예측을 수행할 수 없습니다. 예를 들어, 한 기업이 AI를 사용하여 새로운 제품의 성공 가능성을 예측한다고 가정합니다. 이 경우, 데이터의 양이 부족하면 AI는 제품의 성공 가능성을 정확하게 예측하기 어려울 수 있습니다.
개인정보 보호
AI는 사용자 정보 분석을 통해 맞춤형 광고를 제공합니다. 이를 위해 기업은 사용자의 개인정보를 수집하고 처리해야 합니다. 그러나 개인정보 보호 법률은 사용자의 개인정보 처리에 제한을 두고 있습니다.
유럽연합의 GDPR은 기업이 사용자의 개인정보를 수집하고 처리하기 위해서는 사용자의 동의를 얻어야 한다고 규정하고 있습니다. 따라서 기업은 AI 기반 마케팅 전략을 수립할 때 개인정보 보호 법률을 준수해야 합니다.
인간적 감성과 창조성
인공지능은 패턴 인식과 예측 분석에서 우수하지만, 아직까진 인간적 감성과 창조성을 완벽하게 모방하지 못합니다. 따라서 아직까진 인간 마케터가 가진 직관적 판단력이나 창조적 사고가 필요합니다.
예를 들어, 한 기업이 AI를 사용하여 새로운 광고 캠페인을 기획한다고 가정합니다. 이 경우, AI는 데이터를 분석하여 최적의 광고 소재나 타겟층을 추천할 수 있습니다. 그러나 AI는 인간과 같은 감성을 이해하거나, 인간과 같은 창의적인 아이디어를 생각해내지 못합니다. 따라서 기업은 AI 기반 마케팅 전략을 수립할 때 인간 마케터의 직관적 판단력이나 창조적 사고를 활용해야 합니다.
이외에도 광고/마케팅 AI는 기술적 복잡성과 비용 문제, 투명성 및 신뢰성이나 저작권 문제 등의 한계를 극복하기 위해 다방면으로 연구와 토론이 이어지고 있습니다.
극복 방법
- AI 알고리즘 및 데이터 수집의 편향성 해결
편향성은 편향된 학습 데이터나 알고리즘 설계 등 다양한 원인으로 발생합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 우선 기업의 1st party data의 중요성을 인지하고, 데이터를 쌓고 관리하는 데이터 거버넌스 차원의 기업 운영이 필수적입니다. 또한 다양한 배경과 관점을 가진 사람들이 참여한 폭넓은 데이터 세트를 구현하는 것이 필수적입니다. 알고리즘의 편향성을 식별하고 완화하기 위해 정기적인 감사와 평가를 수행할 필요가 있습니다. - 데이터 프라이버시 및 보안 보장
조직은 강력한 개인정보 보호 프레임워크를 수립하고, 관련 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 따라서 데이터를 익명화 및 집계하고 강력한 암호화 기술을 구현하는 과정이 반드시 수반되어야 합니다. 또한 보안 조치를 정기적으로 모니터링하고 업데이트하면 민감한 정보를 보호하는 데에 큰 도움이 됩니다. - 콘텐츠 제작에서 인간의 창의성과 진정성 유지
AI는 콘텐츠 제작의 특정 측면을 자동화하고 간소화할 수 있지만, 사람의 직관이나 독창성을 보존하기는 어렵습니다. 자동화된 프로세스와 사람의 개입 사이에 적절한 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 이를 통해 사람이 만든 콘텐츠의 고유한 진정성과 창의성을 보존할 수 있습니다.
결론: 마케팅/광고 AI 인공지능 도입을 통해 훨씬 더 정확하고 독창적인 결과를 얻을 수 있으나, 여전히 사람의 협업이 필요한 영역
마케팅/광고 AI 인공지능 도입을 통해 마케팅은 초개인화 되며, 업무는 자동화 되고, 크리에이티브는 훨씬 더 정확하고 독창적인 결과물을 얻을 수 있습니다. 그러나 AI는 아직까지 완벽하지 않으며, 사람의 참여와 협업이 필요한 영역입니다. 마케팅과 광고는 결국 고객을 설득하는 과정이며 이를 경험적으로 완성하기 위해서는 기능적인 측면에서 AI를 활용하되, 사람의 섬세함을 더해 지금보다 더 나은 경험을 완성해 가는 노력이 필요합니다.
앞으로 수 많은 마케터와 광고인들은 AI를 통해서 기존과는 색다르며 잊혀지지 않은 고객 경험을 만들어 나갈 것입니다. 이에 따라 마케터이자 고객의 한 사람으로써 어떠한 변화를 맞이하게 될지 매우 기대됩니다. ^^
다양한 산업에 AI 활용 콘텐츠
- 건축 AI 인공지능
- 의료 AI 인공지능
- 교육 AI 인공지능
- 보안 AI 인공지능
- 물류 AI 인공지능
- 콘텐츠 AI 인공지능
- 커머스 AI 인공지능
- 변호사 AI 인공지능
- 업무효율 AI 인공지능
- 보험 AI 인공지능
- 금융 AI 인공지능
Reference.
- Advertisers Warily Embrace A.I. - The New York Times
- '트렌드 분석에서 광고 카피까지 알아서 척척'···AI가 바꾸는 마케팅 지형
- Artificial Intelligence (AI) Marketing Benchmark Report: 2023
- Ai시대 마케터의 역할 - 인사이터 insighter
- AI in Advertising: Everything You Need to Know
- How AI is Changing Advertising | IBM Watson Advertising Thought Leadership
- What is AI Marketing?
- 촬영 없이 AI로 만든 개판 5분 전 광고
- How Facebook Advertising AI Finds New Customers for You | BizHack
- 인공지능(AI)을 활용한 코카 콜라의 마케팅 사례
- AI 마케팅 가이드 ②AI로 전문성 강화하기
- AI Advertising: Pros, Cons, Tips & Examples
- AI Advertising: Pros, Cons, Tips & Examples
- AI 마케팅의 혁신 : 인공지능이 마케팅을 어떻게 변화시키는가?
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